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1、问题提出
使用chatgpt之类的闭源大语言模型时，我们与ai沟通的数据会被其搜集用以训练改善模型。
我们的数据很容易被泄露；数据隐私和数据安全问题如何得到保障？
2、解决方案
为了解决上述问题，我们可以考虑在本地部署开源模型，避免数据泄露。
3、Ollama介绍
Ollama是一个强大的运行AI模型的工具；
3.1、Ollama的核心功能
易于安装和使用：Ollama 支持 macOS、Windows 和 Linux，提供了简洁明了的安装和运行指令，让用户无需深入了解复杂的配置即可启动和运行。
丰富的模型库：通过Ollama，用户可以访问和运行包括 Llama 2、Mistral 和 Dolphin Phi 在内的多种大型语言模型。这为开发者和研究者提供了极大的便利。
高度可定制：Ollama 允许用户通过 Modelfile 定义和创建自定义模型，满足特定应用场景的需求。
优化的性能：即使在普通的个人电脑上，Ollama 也能通过优化运行效率，支持运行较小的模型，为用户提供实验和测试的环境。
3.2、Ollama的独特之处
与市面上其他相似工具相比，Ollama 最大的特色在于它的易用性和灵活性。用户不仅可以通过命令行界面快速运行模型，还可以选择图形用户界面（GUI）进行交互，如 Ollama WebUI 和 macOS 的原生应用 Ollamac 等，极大地提高了用户体验。
4、Ollama安装与使用
4.1、Ollama的安装
使用Ollama，您可以在本地环境中轻松运行和管理大型语言模型，如Llama 2等。以下是Ollama的安装和运行指南，适用于macOS、Windows和Linux平台。
macOS 和 Windows 用户
下载Ollama：对于macOS用户，访问Ollama的官方网站或GitHub页面下载最新版本。
Windows用户可以下载预览版，或通过相同的渠道获取最新版本。
安装：
macOS用户直接从下载的包安装。
Windows用户根据下载的安装程序指引完成安装。
运行模型：
安装完成后，打开终端（macOS）或命令提示符（Windows），输入
命令来运行一个模型，例如Llama 2：
ollama run llama2
Linux 用户
通过命令行安装：打开终端，输入以下命令：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
这个命令会自动下载和安装Ollama。
运行模型：
安装完成后，在终端中输入
ollama run llama2
来运行Llama 2模型
5、使用Docker
对于熟悉Docker的用户，Ollama也提供了官方的Docker镜像。这可以让您在隔离的环境中运行模型，不受本地环境设置的限制。
拉取Ollama Docker镜像：
docker pull ollama/ollama
运行模型：
使用以下命令启动容器并运行模型，例如Llama 2：
docker run -it ollama/ollama run llama2
6、模型库和自定义模型
Ollama支持多种开源模型，您可以通过访问ollama.ai/library来查看所有可用的模型，并使用ollama pull <模型名>来下载指定模型。此外，如果您想创建自定义模型，可以通过创建Modelfile并使用ollama create <模型名> -f ./Modelfile来创建，并通过ollama run <模型名>来运行您的模型。
7、应用场景展望
Ollama 的应用场景非常广泛，不仅限于技术研究和开发测试。教育工作者可以利用它为学生提供实践AI技术的平台，技术爱好者也可以通过它探索人工智能的无限可能。
尝试下多模态开源模型llava，识别图片内容。使用相当流畅
出数学题和英语题（仅作为演示，通过优化提示词配合rag技术可以呈现更好的效果）
不喜欢这种通过命令行交互的形式的话，我们也可以配合open-webui这个开源项目来部署用户界面
项目网址：https://github.com/open-webui/open-webui
8、结语
Ollama 以其易用性、灵活性和强大的功能，为本地运行大型语言模型提供了一个理想的解决方案。
真正的大师,永远都怀着一颗学徒的心！
